ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpology evolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位资源提供节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

P2P网络资源扩散行为分析

为了提高P2P网络监控效率,建立P2P网络资源扩散模型讨论P2P资源扩散行为,通过仿真实验分析资源扩散量对资源搜索查全率的影响,发现随着资源扩散,在线资源数量和下线资源数量都以近似对数方式增加,但在资源扩散量很大时,在线资源数量开始下降.另外,随着资源扩散量增大,资源查全率非线性下降,资源热度越高,其查全率越低.上述结论将对P2P网络仿真、建模和协议设计具有一定参考价值.     

基于改进蚁群算法的CVRP问题

为了能够更好地求解CVRP问题,对蚁群算法进行了一定程度的改进。改进后的算法更加科学地初始化蚂蚁的位置,使蚂蚁有更大可能性地寻找到最优路径。在搜索的过程中与禁忌搜索算法结合,添加新的参数负信息素来记忆已经访问过的客户。同时,使用局部信息素更新和全局信息素更新相结合的信息素更新方式,并且全局信息素更新添加了动态更新的新模式。使用2-opt搜索对结果进行进一步的探索,扩大搜索的范围,增加了得到最优解的概率。     

JXTA网络短链路由改进算法

JXTA为构建对等网络提供了标准化计算平台,制定一些协议和服务专门解决构建P2P网络所遇见的问题.为了改进JXTA路由查询效率低下问题,提出一种路由短链改进算法.在端点路由协议的基础上,根据小世界短链现象采用物理邻居策略将网络划分簇,簇内采用Pastry算法,簇间运用freePastry算法进行资源搜索,使长跳路由减少短链路由增加.通过仿真实验说明,算法可有效增加检索效率,减少节点间的通讯时延.     

联合势场与蚁群算法的机器人路径规划

针对全局静态环境下传统蚁群算路径规划时,易陷入局部最优、前期路径有效性差等问题,提出了基于改进人工势场局部搜索和改进蚁群算法全局搜索的机器人路径规划算法.在地图环境栅格化基础上,算法首先利用有效障碍物检测和临时中间目标点改进人工势场算法,以优化其死锁和欠优问题,通过改进人工势场优化蚁群算法的初始路径搜索,避免其早期的交叉等问题,同时构建与收敛相关的负反馈通道,调节全局与局部信息素的自适应更新,以平衡算法的收敛速度与全局搜索能力.简单环境与复杂环境的仿真实验结果表明,所提算法具有较好的全局搜索能力,收敛速度和搜索能力优于已有改进蚁群算法,验证了算法的有效性.     

Cocast：一种基于传感器的分布式网络距离预测任意播算法

针对Internet环境中基于网络坐标估计节点间网络距离的问题,提出了一个利用任意播机制分布式的网络坐标预测算法Cocast:所有用户节点均加入一个结构化Peer-to-Peer对等网;对等网中任意的节点均可以发送网络坐标任意播查询消息,该消息被转发到多个负责坐标计算的用户节点,这些用户节点分布式地预测消息发起节点坐标,最终消息发起节点获得一个综合的坐标位置。Cocast基于网络坐标任意播选择提供位置估计的用户节点,利用层次化网络嵌入预测坐标位置,借助位置融合传感器机制过滤恶意节点的影响。实验表明Cocast具有可扩展、快速收敛、渐增精度、抗恶意节点破坏等优点。     

直升机低空突防中的近程航迹规划方法

武装直升机实施低空突防时,在远程航迹规划得到的参考航迹上进行近程航迹规划来求得用于飞行的实际航迹,通过近程规划中面临的实际战场情况和机载探测、导航系统自身限制的分析,得到近程规划算法的主要限制和约束条件,并建立了快速蚁群算法和宽度优先快速搜索算法两种近程规划方法,在样例地形和威胁信息的基础上进行仿真,搜索最优航迹,计算航迹的各项指标,针对两种算法的特点进行了讨论,最后的计算结果可以作为近实时情况下的实际飞行航迹节点提供给导航系统。     

Web服务在基于P2P架构的综合电子信息系统中的应用

将P2P架构和Web服务技术引入综合电子信息系统,提出了以P2P技术构建基础服务平台,利用Web服务开发和封装功能模块或分系统,采用资源本地化管理手段实现Web服务的注册、发布和查找。最后开发了Web服务管理平台原型系统并在实验室环境下进行了运行和可行性验证。该新型综合电子信息系统具有节点对等、无中心、自组织和易扩展等优点。     

Web服务在基于P2P架构的综合电子 信息系统中的应用

将P2P架构和Web服务技术引入综合电子信息系统,提出了以P2P技术构建基础服务平台,利用Web服务开发和封装功能模块或分系统,采用资源本地化管理手段实现Web服务的注册、发布和查找。最后开发了Web服务管理平台原型系统并在实验室环境下进行了运行和可行性验证。该新型综合电子信息系统具有节点对等、无中心、自组织和易扩展等优点。     

基于极球面投影的极区格网坐标表示方法?

随着全球气候变暖，北极冰盖的快速消融使北极航道的夏季全线通航成为可能，但由于极区经线的快速收敛，导致基于地理坐标的传统航海导航方法误差过大而不能使用。针对这一问题引发的极区导航问题进行研究，首先对常用海图及传统航海导航方法在极区使用存在的问题进行分析，然后采用极球面投影下的极区格网坐标表示方法，给出了极球面投影格网坐标与地理坐标的转换关系，该方法能够使在极区航行的船舶便捷、准确地确定其在地球的位置，为极区航海作业提供方便。     

基于AdaBoost-SVM的P2P流量识别方法

针对传统的P2P流量识别技术存在识别率低和误判率高的缺点,将机器学习中Ada Boost算法的良好分类能力和SVM的泛化能力结合起来,提出一种基于Ada Boost-SVM组合算法的P2P网络流量识别模型,将SVM作为Ada Boost的基分类器,运用最小近邻法计算支持向量与训练集的样本间的距离实现分类进行P2P流量识别。最后,以4种P2P流量数据为研究对象在MATLAB上进行仿真,仿真结果表明,提出的Ada Boost-SVM的组合算法在P2P网络流量的分类性能和分类准确率上都优于单纯的Ada Boost和SVM,组合算法的P2P流量平均识别率高达98.7%,远高于Ada Boost和SVM的识别率。     

基于P2P的大规模MANET分层共享路由模型

目前基于P2P的MANET路由模型研究已经成为一个热点,但其研究成果主要适用于中小规模MANET环境,没有充分整合P2P分布式共享的最大优势,且普遍存在绕路和效率不高等问题.文章提出基于P2P的大规模MANET分层共享路由模型,在跨层优化的基础上,通过引入基于网络物理拓扑的分层机制提高网络可扩展性,同时将P2P分布式共...     

基于卫星定位的弹道修正弹控制参数解算方法

介绍了近年来国外基于GPS定位的弹道修正弹发展情况,分析了一维、二维弹道修正弹的技术特点,结合工程应用分别提出了一维、二维弹道修正弹求取修正控制参数的策略和方法。射击试验和仿真实验结果表明该方法具有可行性和有效性。     

释放点排布方式对水雾红外遮蔽性能的影响

水雾作为一种优良的红外伪装措施，受到了越来越多的关注。水雾遮蔽性能的仿真研究也成为了关注的焦点，但是始终没有一种有效的仿真途径来探讨水雾释放点排布产生的影响。针对这一问题，基于高斯扩散理论与Mie散射理论，提出了一种空间划分的建模方案，解决了这一问题，并根据仿真结果，简单分析了相同条件下不同释放点排布方式对其红外辐射遮蔽性能的影响。所得结论对制定有效的红外对抗策略有一定的参考价值。     

基于开放环境的P2P网络主动型蠕虫传播模型

P2P网络主动型蠕虫采用主动扫描邻居节点信息的策略,能在短时间内破坏整个P2P网络,成为网络信息系统最为严重的安全威胁。结合主动型蠕虫的传播特点,考虑开放的P2P网络环境对蠕虫传播的影响,弥补现有模型忽略P2P网络动态性的不足,建立了基于开放环境的P2P网络蠕虫传播模型。与双因素模型相比较,该模型能更客观地反映现实网络中蠕虫的传播情况,在此基础上从初始已感染主机数、感染率、免疫率3方面定量分析了蠕虫的传播规律。仿真结果表明,感染率和免疫率是影响蠕虫传播的关键因素。     

基于势场启发蚁群算法的远程水中兵器航路规划

针对航行误差较大的远程水中兵器航路规划问题，采用栅格化方法建立海洋环境模型，为使兵器在航行过程中能有效规避障碍并导向目标，提出一种人工势场力为启发因子的改进蚁群算法，利用该方法搜索远程水中兵器从起始点至目标点的最佳路径，算法解决了经典蚁群算法容易陷入局部最优及收敛速度慢的问题。仿真结果表明该规划算法虽有少量的路径损失，但可以有效避免由于误差引起的航行安全问题，是一种有效的远程水中兵器航路规划方法。